FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性
FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性
-
FedAdam算法概述
- FedAdam是一种联邦学习(Federated Learning)算法。联邦学习是一种机器学习技术,它允许在多个设备或数据中心(称为客户端)上训练模型,而无需将数据集中到一个中央服务器,从而保护数据隐私。FedAdam主要用于优化联邦学习中的模型参数更新过程,它基于Adam优化算法。
- Adam(Adaptive Moment Estimation)是一种优化算法,它结合了动量(Momentum)和自适应学习率(Adaptive Learning Rate)的优点。动量部分帮助加速模型收敛,自适应学习率部分则根据参数的重要性和更新频率动态调整学习率,使得每个参数都能以合适的速度收敛。FedAdam在联邦学习场景下采用类似的思想来协调多个客户端的模型更新。
-
举例说明FedAdam算法的应用场景
- 医疗数据联邦学习
- 背景:假设有多家医院,每家医院都有
- 医疗数据联邦学习
相关文章:
FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性
FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性 FedAdam算法概述 FedAdam是一种联邦学习(Federated Learning)算法。联邦学习是一种机器学习技术,它允许在多个设备或数据中心(称为客户端)上训练模型,而无需将数据集中到一个中央服务器,从而保护数据隐私。FedAdam主要用于…...
内存卡格式化后的数据恢复全攻略
一、内存卡格式化简述 内存卡,作为现代电子设备中不可或缺的存储媒介,广泛应用于手机、相机、行车记录仪等各类设备中。然而,在使用过程中,我们可能会遇到内存卡需要格式化的情况。格式化是一种将内存卡上的所有数据和文件系统清…...
介绍交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)以及交叉熵在对比学习中的应用:中英双语
中文版 本文解释 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss),并结合对比学习的应用说明它如何工作,以及如何让正样本对更近、负样本对更远。 什么是交叉熵损失? 交叉熵损失是机器学习中常用的一种损失函数,主要用于…...
RabbitMQ的几个概念
注:这篇文章会随时添加新的内容,就是将RabbtiMQ中的概念添加到这里。助力大家的学习 自动ACK和手动ACK的区别 自动ACK和手动ACK是消息队列中两种不同的消息确认机制,它们在消息处理的可靠性和灵活性方面存在显著差异。 自动ACK(…...
Ollama部署大模型并安装WebUi
Ollama用于在本地运行和部署大型语言模型(LLMs)的工具,可以非常方便的部署本地大模型 安装 Linux curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh我是ubuntu系统安装,其他系统可以看项目的开源地址有写 GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3, Mist…...
Debedium如何忽略Oracle的purge命令
报错 截至目前3.0版本,Debezium的Oracle Connector并不支持purge table这个指令。 所以,在使用Debezium解析Oracle变更的时候,如果在源端执行了类似 purge table "$BIN… 的语句,就会导致Debezium罢工,日志里显…...
PlantUML 语言
PlantUML 是一种开源工具,用于通过简单的文本描述生成 UML 图。它支持多种 UML 图类型,如类图、序列图、用例图、活动图、组件图、状态图等。PlantUML 语言非常简洁,采用类似编程语言的语法,允许用户使用文本定义模型,…...
linux的 .so和.ko文件分别是什么?主要区别是什么?
前言: .so和.ko文件的主要区别在于它们的应用层次和功能不同。 应用层次 .so文件:这是用户层的动态链接库(Shared Object),主要用于用户态的程序中。 它用于动态链接,多个程序可以共享同一个库文件&…...
XX服务器上的npm不知道咋突然坏了
收到同事的V,说是:182上的npm不知道咋突然坏了,查到这里了,不敢动了。 咱一定要抓重点:突然坏了。这里的突然肯定不是瞬间(大概率是上次可用,这次不可用,中间间隔了多长时间&#x…...
数据结构(优先级队列 :Priority Queue)
前言: 在计算机科学中,队列是一种非常常见的数据结构,它遵循先进先出(FIFO)的原则,也就是说,先进入队列的元素会先被处理。然而,在许多实际应用中,我们不仅仅需要按顺序…...
nginx.conf 请求时间部分参数说明新手教程
下面来说下nginx.conf 的部分参数,配置如下: http {include mime.types;default_type application/octet-stream;client_max_body_size 1000M;#log_format main $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" # …...
【Linux-ubuntu通过USB传输程序点亮LED灯】
Linux-ubuntu通过USB传输程序点亮LED灯 一,初始化GPIO配置1.使能时钟2.其他寄存器配置 二,程序编译三,USB传输程序 一,初始化GPIO配置 1.使能时钟 使能就是一个控制信号,用于决定时钟信号是否能够有效的传递或者被使用,就像一个…...
《开源时间序列数据:探索与应用》
《开源时间序列数据:探索与应用》 一、开源时间序列数据概述二、热门的开源时间序列数据库1. InfluxDB2. TimescaleDB3. Prometheus4. OpenTSDB5. Graphite6. Druid 三、开源时间序列数据的应用场景1. 物联网领域2. 金融领域3. 运维监控领域4. 能源领域 四、开源时间…...
三相异步电动机跳闸的原因是什么?
三相异步电动机是现代工业生产和日常生活中广泛应用的一种电动机,因其结构简单、维护方便和功率范围广泛而受到广泛青睐。然而,在实际使用过程中,电动机的跳闸现象时有发生,这不仅影响了设备的正常运行,甚至可能导致经…...
连续思维链Coconut ,打开LLM推理新范式
语言与推理之间有着什么样内涵上的联系与本质上的差别? 系统二的长链复杂分步推理与系统一分别在训练时与推理时的正/反向传播链路、模型神经网络内部的潜在机制(虽然是黑盒)以及网络链路对应的模型训练过程中“压缩”的数据(认知)流形所映射出的隐含碎片化泛化分布…...
阿里云数据库MongoDB版助力极致游戏高效开发
客户简介 成立于2010年的厦门极致互动网络技术股份有限公司(以下简称“公司”或“极致游戏”),是一家集网络游戏产品研发与运营为一体的重点软件企业,公司专注于面向全球用户的网络游戏研发与运营。在整个产业链中,公…...
ESP32-S3模组上跑通ES8388(29)
接前一篇文章:ESP32-S3模组上跑通ES8388(28) 二、利用ESP-ADF操作ES8388 2. 详细解析 上一回解析到了es8388_init函数中的第11段也是最后一段代码,没有解析完,本回继续解析。为了便于理解和回顾,再次贴出该片段,在components\audio_hal\driver\es8388\es8388.c中,如下…...
使用ElasticSearch实现全文检索
文章目录 全文检索任务描述技术难点任务目标实现过程1. java读取Json文件,并导入MySQL数据库中2. 利用Logstah完成MySQL到ES的数据同步3. 开始编写功能接口3.1 全文检索接口3.2 查询详情 4. 前端调用 全文检索 任务描述 在获取到数据之后如何在ES中进行数据建模&a…...
通过k-means对相似度较高的语句进行分类
本文介绍了如何使用K-Means算法对相似度较高的语句进行分类,并附上java案例代码 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random;public class KMeansTextClustering {public static void main(String[] args) {// 初始化语句数据集…...
国信华源科技赋能长江蓄滞洪区水闸管护项目验收成果报道
“碧水悠悠绕古城,闸启长江万象新。”近日,由北京国信华源科技有限公司倾力打造的万里长江蓄滞洪区水闸管护项目,圆满通过验收,为这片鱼米之乡的防洪安全注入了新的科技活力。 长江之畔,水闸挺立,犹如干堤上…...
网络编程(Modbus进阶)
思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...
观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...
国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码
1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制,因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码,也可以翻译成为这个国标码,所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况; 因此,我们的这个国…...
mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程
mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程,并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令,把数据流转换成Message,状态转变流程是:State::Created 》 St…...
Qt Widget类解析与代码注释
#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码,写上注释 当然可以!这段代码是 Qt …...
《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...
c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现
操作系统:ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格,从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子,但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案
随着新能源汽车的快速普及,充电桩作为核心配套设施,其安全性与可靠性备受关注。然而,在高温、高负荷运行环境下,充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显,成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...
